所谓数据化选择,就是通过海量的数据,将亚马逊平台上无数列表的销售数据信息结构化,提供某种呈现和计算逻辑,帮助卖家选择他们想要参考的竞争对手产品。


要跳出来选品,所有的资料分析都有两个基本要点:一是资料来源,二是分析逻辑。

各种数据化选品软件,其实都很相似,在数据源上用爬虫或者通过一些灰色渠道获取,将数据按一定程度模糊后,做出各种分析功能。


比方说,将销量估值曲线和BSR曲线放在同一图上,判断淡季,将关键词和与该关键词相关的产品及其销量联系起来,做市场趋势分析。


它最大的同质化功能,应该是将某一段时间内的数据,提供一个数据过滤器,让销售商从价格、类别、评分、BSR范围、出货方式、销售范围等各种数据条件中进行选择,从而得到卖方定制的产品参考清单。


数据选品的逻辑分析方法,其实懂一点技术的人,都能实现。一个连科技都不懂的Excel操作,也能做到这一点。


因为平台的开放数据,变成了一个抄款神器。当前亚马逊电商行业,数据化选品盛行的原因,的确是因为卖家太多,大家迫切需要抄款神器。


为什么要抄款?直说就是,走别人走过的路,卖别人已经卖过的产品,以更低的价格、更好的文字、更炫的图片来抢市场,的确是最稳妥的选择。


只是长期而言,这条路应该越来越窄,因为行业洗牌已经十分明显,当你可对标参考的卖家越来越少时,其实就越依赖你的自主创新决策。


对选品人员来说,他们最多只能复制“选品”中的一小部分原因,却很难有信心一定能卖好。这就是运营跟产品开发撕逼的由来。